Flash player 10 写本地文件导出CSV

本文详细介绍了如何在Flex Builder中将MXMLC和Flex库编译器的目标版本设置为10.0.0,包括操作步骤和相关代码实现,旨在帮助开发者解决编译器版本不匹配导致的问题。
必须将编译器版本设为10.0.0以上,设置如下
FlexBuilder:

Flex项目- 右键 - Properties -flex compiler - required flash player version
Flex类库项目- 右键 - Properties - flex library compiler - additional compiler aguments: [b]--target-player=10.0.0[/b]


命令行:

mxmlc -target-player 10.0.0
compc -target-player 10.0.0

---


private var fr:FileReference;


//called when the user clicks the load file button
private function saveFile(data:Object, fileName:String):void {
//create the FileReference instance
fr=new FileReference();
//listen for the file has been saved
fr.addEventListener(Event.COMPLETE, onFileSave);
//listen for when then cancel out of the save dialog
fr.addEventListener(Event.CANCEL,onCancel);
//listen for any errors that occur while writing the file
fr.addEventListener(IOErrorEvent.IO_ERROR, onSaveError);
//open a native save file dialog, using the default file name
fr.save(data, fileName)
}

/***** File Save Event Handlers ******/

//called once the file has been saved
private function onFileSave(e:Event):void {
trace("File Saved");

}


private function onCancel(e:Event):void {
trace("File save select canceled.");
fr=null;
}


private function onSaveError(e:IOErrorEvent):void {
trace("Error Saving File : " + e.text);
fr=null;

}

private function export():void {
var csv:CSV=new CSV();
csv.embededHeader=false
csv.header=['label 1', 'label 2', '姓名', 'label 4']
csv.addRecordSet( ['1','b','c','k'] )
csv.addRecordSet( ['0','b','g','d'], -1 )
csv.encode()
trace( 'Is string: ' + (csv.data is String) + '\r' + csv.data );
var g:String=csv.data + "";
//解决中文问题
var b:ByteArray=new ByteArray();
b.writeMultiByte(g, "GBK");
trace("length = " + b.length);
trace("bytesAvailable = " + b.bytesAvailable);
trace("position = " + b.position);
b.position=0;
saveFile(b, "Export.csv");
}


封装了一个工具类

package com.nsn.utils {
import flash.events.Event;
import flash.events.IOErrorEvent;
import flash.net.FileReference;

public class FileUtils {
public function FileUtils() {
}
private var fr:FileReference;
//保存成功回调函数
private var onDoneCallback:Function;
//IOError 回调函数
private var onErrorCallback:Function;
//取消保存回调函数
private var onCancelCallback:Function;
/**
* 保存文件
* @param data 要保存的数据
* @param fileName 文件名称
* @param onDone 保存成功回调函数
* @param onError IOError 回调函数
* @param onCancel 取消保存回调函数
*
* 示例:
* <code>
* FileUtils.save(...);
* </code>
*/
public static function save(data:Object, fileName:String, onDone:Function=null, onError:Function=null, onCancel:Function=null):void {
new FileUtils().saveFile(data, fileName, onDone, onError, onCancel);
}
//called when the user clicks the load file button
public function saveFile(data:Object, fileName:String, onDone:Function=null, onError:Function=null, onCancel:Function=null):void {
onDoneCallback = onDone;
onErrorCallback = onError;
onCancelCallback = onCancel;
//create the FileReference instance
fr=new FileReference();
//listen for the file has been saved
fr.addEventListener(Event.COMPLETE, onFileSave);
//listen for when then cancel out of the save dialog
fr.addEventListener(Event.CANCEL,onCancel);
//listen for any errors that occur while writing the file
fr.addEventListener(IOErrorEvent.IO_ERROR, onSaveError);
//open a native save file dialog, using the default file name
fr.save(data, fileName)
}

/***** File Save Event Handlers ******/

//called once the file has been saved
private function onFileSave(e:Event):void {
trace("File Saved");
fr=null;
if(onDoneCallback != null){
onDoneCallback(e);
}
onDoneCallback = null;
}

//called if the user cancels out of the file save dialog
private function onCancel(e:Event):void {
trace("File save select canceled.");
fr=null;
if(onCancelCallback != null){
onCancelCallback(e);
}
onCancelCallback = null;
}

//called if an error occurs while saving the file
private function onSaveError(e:IOErrorEvent):void {
trace("Error Saving File : " + e.text);
fr=null;
if(onErrorCallback != null){
onErrorCallback(e);
}
onErrorCallback = null;
}
}
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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